NYC绿色出租车数据清洗与转化案例

使用Claude Desktop与云器Lakehouse MCP Server实现智能数据处理，实现全链路自然语言对话方式完成数据清洗与转化。


我有哪些和NYC绿色出租车相关的表？
nyc_green_taxi_2025里有多少行数据？都是哪些月的？
分析一下这些数据需要做哪些清洗转化提高分析效果？
请按顺序都执行

案例概述

本文档展示了如何使用Claude Desktop配合云器Lakehouse MCP Server，对NYC绿色出租车真实数据进行端到端的智能分析处理。通过自然语言对话，我们将351,612条原始数据清洗转化为高质量的分析数据集，并新增了21个业务洞察字段，为深度分析奠定基础。

技术方案架构

核心技术栈

Claude Desktop

Anthropic开发的AI助手桌面应用
支持全自然语言交互，无需编写SQL，掌握具体命令
通过MCP(Model Context Protocol)协议连接外部数据系统

云器Lakehouse MCP Server

云器科技开发的Lakehouse数据湖仓一体化平台的MCP Server
通过MCP协议提供40+专业数据工具函数

MCP (Model Context Protocol)

Claude与外部系统的标准化连接协议
实现AI助手与数据平台的无缝集成
支持实时数据操作和智能化分析

数据处理流程


原始数据 → 质量清洗 → 时间维度增强 → 业务指标计算 → 分类标准化 → 性能优化 → 分析就绪

数据源介绍

NYC绿色出租车数据集

数据规模：351,612条出租车行程记录
时间跨度：2025年1-7月完整数据
数据字段：22个原始字段，包含时间、位置、费用、支付等信息
数据来源：NYC TLC（纽约出租车及豪华车委员会）官方数据

原始数据结构

字段名	数据类型	说明
vendorid	bigint	供应商ID
lpep_pickup_datetime	timestamp	上车时间
lpep_dropoff_datetime	timestamp	下车时间
pulocationid	bigint	上车地点ID
dolocationid	bigint	下车地点ID
passenger_count	bigint	乘客数量
trip_distance	double	行程距离（英里）
fare_amount	double	基础费用
total_amount	double	总费用
payment_type	bigint	支付方式

智能数据处理实战

第一步：数据质量诊断

用户只需自然语言提问："这些数据需要做哪些清洗转化提高分析效果？"

Claude Desktop通过云器Lakehouse MCP Server自动执行数据质量分析：

发现的主要问题：

空值问题：23,304条记录（6.6%）的乘客数量为空
异常值：16,850条记录（4.8%）的行程距离≤0
时间异常：1,713条记录的下车时间早于上车时间
费用计算错误：40,942条记录（11.6%）费用计算不一致

第二步：智能数据清洗

用户请求："请按顺序都执行"

Claude Desktop自动生成并执行清洗方案：

异常数据过滤


-- 自动生成的清洗逻辑
CREATE TABLE nyc_green_taxi_2025_cleaned AS 
SELECT *,
    -- 修复passenger_count空值
    CASE 
        WHEN passenger_count IS NULL THEN 1
        WHEN passenger_count = 0 THEN 1  
        WHEN passenger_count > 6 THEN 6
        ELSE passenger_count
    END as passenger_count_cleaned,
    
    -- 计算行程时长（分钟）
    TIMESTAMPDIFF(MINUTE, lpep_pickup_datetime, lpep_dropoff_datetime) as trip_duration_minutes
FROM nyc_green_taxi_2025
WHERE 
    lpep_dropoff_datetime > lpep_pickup_datetime
    AND trip_distance > 0 AND trip_distance < 100
    AND fare_amount > 0 AND fare_amount < 500
    AND total_amount > 0 AND total_amount < 1000

清洗效果：

数据保留率：93.93%（330,257条有效记录）
空值消除率：100%
异常值清理率：100%

第三步：时间维度增强

Claude Desktop智能识别时间分析需求，自动添加时间维度字段：


-- 自动增加的时间分析字段
ALTER TABLE nyc_green_taxi_2025_cleaned ADD COLUMNS (
    pickup_year INT,
    pickup_month INT,
    pickup_hour INT,
    pickup_dayofweek INT,
    pickup_is_weekend BOOLEAN,
    pickup_time_period STRING,  -- 早高峰/晚高峰/平时/深夜
    pickup_season STRING        -- 春夏秋冬
);

时间模式洞察：

春季出行最多（28.82%）
平时时段占比最高（63.83%）
早高峰（7-9点）和晚高峰（17-19点）特征明显

第四步：业务指标计算

系统自动计算关键业务指标：


-- 智能生成的业务指标
trip_speed_mph,          -- 平均速度（英里/小时）
fare_per_mile,           -- 每英里费用
tip_rate,                -- 小费率
trip_distance_category,  -- 距离分类（短途/中途/长途）
fare_category,           -- 费用分类（低价/中价/高价）
passenger_load_factor    -- 载客率分类

业务洞察发现：

中途行程（1-5英里）占主导地位（68.4%）
平均行程速度：12.0英里/小时
信用卡支付占74.79%，现金支付24.26%

第五步：分类字段标准化

将编码转换为可读标签：

原始编码	标准化标签	占比
vendorid=2	VeriFone Inc	85.34%
payment_type=1	Credit Card	74.79%
ratecodeid=1	Standard Rate	94.28%

第六步：性能优化

创建优化表并建立索引：

数据压缩：从17.2MB优化到9.37MB
创建BLOOMFILTER索引提升查询性能
支持高效的位置和供应商筛选

核心MCP工具函数介绍

数据查询工具

read_query: 执行SELECT查询，支持结果限制
write_query: 执行DDL/DML操作
desc_object: 查看表结构和元数据信息

数据管理工具

create_table: 智能表创建，支持分区和聚集
create_index: 创建BLOOMFILTER/INVERTED/VECTOR索引
show_object_list: 智能对象列表展示

数据分析工具

vector_search: 向量相似性搜索
match_all: 全文检索功能
get_current_context: 获取当前数据库上下文

数据导入工具

import_data_src: 从URL/文件导入数据
preview_volume_data: 数据预览和导入
put_file_to_volume: 文件上传到存储卷

最终成果

数据质量提升对比

指标	清洗前	清洗后	改善效果
总记录数	351,612	330,257	保留93.93%
空值记录	23,304	0	100%消除
异常距离	16,850	0	100%清理
时间异常	1,713	0	100%修复
分析字段	22个	43个	增加95%

新增业务分析能力

1. 时间模式分析


-- 不同时间段的运营效率分析
SELECT pickup_time_period, pickup_season,
       AVG(trip_speed_mph) as avg_speed,
       AVG(tip_rate) as avg_tip_rate
FROM nyc_green_taxi_2025_optimized 
GROUP BY pickup_time_period, pickup_season;

2. 定价策略分析


-- 距离-费用关系优化
SELECT trip_distance_category, fare_category,
       COUNT(*) as trip_count,
       AVG(fare_per_mile) as avg_fare_per_mile
FROM nyc_green_taxi_2025_optimized 
GROUP BY trip_distance_category, fare_category;

3. 供应商性能对比


-- 服务质量竞争分析
SELECT vendor_name,
       AVG(trip_speed_mph) as avg_speed,
       AVG(tip_rate) as customer_satisfaction
FROM nyc_green_taxi_2025_optimized 
GROUP BY vendor_name;

方案优势

用户体验优势

零代码开发：纯自然语言交互，无需SQL技能
智能化处理：AI自动识别数据问题并生成解决方案
实时反馈：即时查看处理结果和质量报告

技术能力优势

企业级性能：基于Spark引擎，支持PB级数据处理
全栈数据工具：40+专业函数覆盖完整数据生命周期
开放集成：标准MCP协议，易于扩展和集成

业务价值优势

数据质量提升：从88.4%准确率提升到95%+
分析维度丰富：从22个字段扩展到43个分析维度
洞察深度增强：支持时间模式、定价策略、运营效率等多维分析

应用场景扩展

行业应用

交通运输：出租车、网约车、物流配送数据分析
零售电商：客户行为、销售趋势、库存优化
金融服务：风险评估、客户画像、交易分析
制造业：生产效率、质量控制、供应链分析

数据类型支持

结构化数据：CSV、Parquet、Delta Lake格式
半结构化数据：JSON、XML、日志文件
流式数据：Kafka实时数据流处理
向量数据：AI/ML模型特征向量分析

开始使用

环境准备

下载安装Claude Desktop应用
获取云器Lakehouse访问权限
配置MCP Server连接参数
准备数据源（本地文件或云存储）

快速上手

在Claude Desktop中连接云器Lakehouse
使用自然语言描述分析需求
让AI自动生成和执行数据处理方案
实时查看结果并迭代优化

最佳实践

先进行小规模数据测试
关注数据质量报告和清洗建议
利用时间和业务维度增强分析深度
建立索引优化查询性能

总结

本案例展示了Claude Desktop与云器Lakehouse MCP Server的强大组合，通过AI驱动的智能数据处理，将复杂的数据工程任务简化为自然语言对话。从数据质量诊断到业务洞察生成，整个过程实现了93.93%的数据保留率和95%的字段增强，为后续的深度分析奠定了坚实基础。

这种"AI+Lakehouse"的创新模式，不仅大幅降低了数据分析的技术门槛，更为企业数字化转型提供了高效、智能的解决方案。无论是数据科学家还是业务分析师，都能通过这套方案快速获得专业级的数据处理能力。

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